基于图的主题描述词预测及排序方法

摘要

本发明公开了一种基于图的主题描述词预测及排序方法。首先，将主题描述词的预测问题转化为一个二部图的预测问题，主题词与描述词为图的两个互不相交的子集，不同集合的顶点之间边的关系即为主题词和描述词之间的关系。再利用图的张量积方法将二部图的预测问题转化为顶点标签的传播问题。然后利用矩阵的分解、特征值矩阵等方法降低矩阵的秩，解决预测过程中的计算瓶颈，同时需要对主题词及描述词数据进行聚类及过滤，再构造训练集对主题词进行描述词预测，接着，利用SVM‐rank的排序方法对预测结果进行排序，最后对排序结果进行二次层次聚类，类簇中所有描述词的平均得分作为该类簇的排序得分，从而得到最后的关于这个主题的描述词序列。